プライバシーを守りながら分散データから学ぶ新しい方法。
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コンピューターサイエンス - 人工知能
RSS新しい方法が機械とのやり取りで質問生成を向上させる。
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新しいモデルがディープラーニングと論理的推論を使ってカンチレバー梁の損傷検出を強化する。
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スピードランと機械学習のトレンドを分析すると、記録改善のヒントが見えてくるよ。
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NLIを活用して、個別の患者ケアのために臨床試験報告の分析を改善する。
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マスクドトラジェクトリーモデルがAIやロボットの意思決定をどうやって強化するか学ぼう。
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機械学習が量子光学技術をどんな風に強化してるかを見てみよう。
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ライドシェアの新しい方法は、都市交通の効率を向上させることができるよ。
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この研究は、言語モデルのパフォーマンスを向上させるための推論戦略を調べてるよ。
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マルチキャリブレーションがAIの予測の公平性をどう改善するかを探る。
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新しいアプローチが、逆事実生成とマスキング技術を通じてNLPにおけるドメインシフトの課題に取り組んでるよ。
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社会的規範に従うエージェントを効果的に教える方法。
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テクノロジーにおける積極的対話システムの進化と課題を探る。
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新しい方法は、近くの発言や未ラベルデータを活用して会話のセグメンテーションを強化する。
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DECICEはAIとデジタルツインを使ってコンピュータ資源の最適化を目指してるよ。
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研究は、社会的なやり取りを通じてエージェントの間で言語がどのように進化するかを調べている。
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AIツールとデータ提供者の間で公正な収益分配の必要性を探る。
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新しい方法が限られたトレーニングデータでバイオメディカル用語の認識を改善する。
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革新的な方法が複数のプログラミング言語でのコード検索効率を高める。
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研究者たちは、トレーニングデータの質を向上させることで画像キャプション生成を強化している。
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新しい方法が個人デバイスでの言語モデルの精度を向上させる。
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新しいアプローチで、勾配降下法を使って決定木の精度が向上するよ。
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AI技術におけるユーザーの信頼を育むことの重要性を探る。
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フレームワークは、カメラデータを使って、知らない環境での自動運転車の信頼性を高めるんだ。
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AIの公平性指標と法律基準の関係を探る。
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AIの時代におけるユーザーの信頼の重要性を考察する。
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この研究は、ユーザーがツイートを削除する理由を、害のあるコンテンツに焦点を当てて調べてるよ。
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新しい方法がクラスの不均衡に取り組んで、より公平なモデルのパフォーマンスを実現する。
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STSTモデルは、先進的な技術を使って株価予測を強化するよ。
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新しい方法がグラフの欠損ノードデータの処理を改善する。
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FouRKSはデジタルツインの安定性を向上させて、より良い気候予測を実現するよ。
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この記事では、常識的な主張の真偽を評価するモデルを紹介するよ。
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新しいAIモデルが、高リスク患者を迅速かつ正確に特定するのを手助けしてるよ。
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データ取得とテキスト生成方法で放射線レポートを改善する。
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新しいリソースが臨床試験報告の分析を改善しようとしてるよ。
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この研究は、一貫性が機械翻訳のパフォーマンスに与える影響を強調してる。
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AGCSCは、複雑なデータを効果的にクラスター化する新しいアプローチを提供してるよ。
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Wi-Fi信号を使って人の活動を監視することは、医療やその先でも新しい利点を提供するよ。
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この研究は、データセット蒸留法におけるプライバシー、ロバスト性、フェアネスを調べてるよ。
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この研究は、言語モデルがどれだけ信念や意図を理解しているかを調べるものだ。
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